程 宇｜数字金融发展对产业结构的影响效应与作用机制

作者简介

程宇，管理学博士,中共福建省委党校公共管理教研部副教授，中国特色社会主义理论体系研究中心研究员。

摘　　要

　　近年来，新兴的数字金融对传统金融发展产生了深刻影响，为产业结构升级带来了新机遇。利用双向固定效应模型和面板门槛模型进行实证检验，结果显示：数字金融在加快产业结构整体升级的同时还推动了产业结构高级化发展；分结构来看，数字金融使用深度对产业结构整体升级和产业结构高级化的作用更大；分区域来看，中部地区的数字金融更能有效促进产业结构整体升级，东部地区的数字金融对产业结构高级化的促进作用更显著；地区创新能力是数字金融促进产业结构整体升级和产业结构高级化的重要因素，《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》的颁布强化了数字金融对地区创新能力的提升效应；数字金融对产业结构升级的影响显著存在基于地区经济开放度的单门槛效应，随着地区经济开放度水平的提高，数字金融对产业结构整体升级和产业结构高级化的作用不断增强。为更好地推动我国产业结构升级，需持续深化金融供给侧结构性改革、切实提高数字金融服务区域实体经济能力、持续提高地区经济开放度。　　　

当前，中国经济已经进入高质量发展阶段，作为推动经济结构调整的关键一环，产业结构优化升级是实现经济高质量发展的重要基础和必要途径。产业结构升级离不开特定的外部环境，尤其是金融体系的大力支持。近年来，随着科技革命和产业变革的不断推进，以新一代信息技术为支撑的数字金融获得快速发展，已成为一国金融高质量发展的重要引擎。作为新兴金融模式，数字金融发展能够通过降低服务门槛以及实现服务便捷化，极大地提升金融服务的普惠性，推动特定产业(尤其是新兴产业和高技术产业)发展，进而影响产业结构升级；与此同时，数字金融能够通过信息技术高效地匹配资本供给与产业发展需求，实现资本配置效率的提升，进而影响产业结构升级。因此，数字金融发展能否对产业结构升级产生影响以及通过何种途径影响产业结构升级，是当前值得关注且亟待验证的重要问题。

近年来，有关数字金融发展的经济效应研究是学术界关注的焦点。在宏观层面，钱海章等研究发现，数字金融发展的高效率和低成本优势为经济增长注入了新活力和新动力。同时，张贺和白钦先的研究发现，数字金融秉承了普与惠的真实本义，实现了对城乡收入差距的收敛。在微观层面，数字金融发展破解了传统金融排斥，降低了金融服务门槛，提高了居民信贷可得性，降低了居民贫困的发生，有效激励了居民消费，进而驱动了经济增长。此外，数字金融发展还可以通过激发居民创业热情和优化地区营商环境促进经济增长。

本文可能的贡献主要有：其一，将数字金融与产业结构升级纳入同一分析框架，研究数字金融发展对产业结构升级的总体效应、结构异质性和区域异质性；其二，从地区创新能力的角度，验证数字金融影响产业结构升级的作用机制，并从时间维度检验数字金融对地区创新能力的异质性影响，以试图揭示政策实施的积极作用；其三，将地区经济开放度作为门槛变量，分析不同经济开放度下数字金融对产业结构升级的影响，从而得到更具价值的政策启示。

一

理论分析与研究假说

产业结构升级是指产业结构在技术不断进步和生产社会化程度不断提高的作用下，实现效率和水平不断提升的过程。结合当前经济发展的阶段性特征，我国产业结构升级的趋势是互联网、大数据、人工智能、共享经济等新技术与实体产业不断深入融合，新经济比重持续增加。已有研究表明，金融发展可以通过提高服务效率促进新兴产业成长、引导衰退产业退出市场，是影响产业结构升级的重要因素。作为数字技术与传统金融的有机结合，数字金融能更有效地促进金融业的包容性发展，实现金融资本与实体经济所需的产业资本间的匹配。从供给侧来看，数字金融离不开数字基础设施的有效支撑，这推动了信息服务业的发展。以互联网、移动通信、数据平台等为媒介的广泛运用，对制造业生产与流通等环节形成了较强势的冲击。信息化进程倒逼制造业企业运用互联网思维并依靠数字技术，优化企业管理模式，提升生产的自动化程度和生产效率，这对产业结构升级形成助力效应。从需求侧看，数字金融通过优化支付结算工具、完善支付结算体系等举措大幅提升了支付的便利性。便利的支付提高了居民的消费欲望，丰富了居民的跨期消费选择，极大地刺激、释放了新型消费需求与潜在消费意愿，而多元消费需求是从需求端推动产业结构升级的最有效和最根本动力。此外，数字金融推动了多层次资本市场的建设，增强了金融体系服务实体经济的能力，通过优化产业需求导向的资金配置效率激发产业需求部门的发展动能，实现对产业结构的完善与革新。基于以上分析，本文提出如下研究假说：

H1：数字金融发展对产业结构升级具有直接促进作用。

创新是影响产业结构升级的核心要素，而金融有效供给将直接影响创新活动的开展。然而，传统金融服务长期的供给不足使企业面临严重的外部融资约束，极大削弱了企业自主创新能力。相较于传统金融的排他性，数字金融完善了市场的直接融资模式，加速了金融脱媒，有效扩展了金融服务的广度、效度、深度，大幅降低了金融交易成本，显著地改善了企业的外部融资环境，丰富了中小企业的融资渠道和方式等。畅通的融资渠道和较低的融资成本能够较好地满足企业在生产经营、价值链重塑等环节的资金需求，有利于企业将更多的财务、人力集中于技术创新活动，从而提高地区企业的自主创新能力，助力产业结构升级。同时，数字金融的发展还能通过提供优质技术工具帮助地区企业进行信息技术分析工作，实现技术创新演化最优路径的有效识别，助力企业作出科学高效的生产与技术创新决策。基于以上分析，本文提出如下研究假说：

H2：数字金融通过提升地区创新能力促进产业结构升级。

在新常态下，数字金融的产业结构升级效应会受到地区经济开放度的影响。高质量的经济增长必然是“质”与“量”并重、相得益彰的增长，其中，创新是第一动力、开放为必由之路。经济开放程度能够实现对先进技术的引进消化吸收再创新、参与高水平国际竞争以及拓展全球和区域市场，从而促进经济高质量发展。伴随着对外开放水平的提高，“走出去”战略深入实施，开放的环境带来了较高的市场化水平和金融开放水平，数字金融获得跨越式发展，不仅可以促进国内外金融科技、新兴金融模式的交流互动，而且还有助于优化金融资源配置，完善数字基础设施，增加产业资本积累，提高资本与产业链的耦合度，从而推动产业结构优化升级。基于以上分析，本文提出如下研究假说：

H3：数字金融对产业结构升级的影响存在地区经济开放度的“门槛”。

二

研究设计

（一）数据来源

本文所使用的数字金融数据来自《北京大学数字普惠金融指数》，其他数据主要来源于历年《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》。本文样本时间跨度为2011—2019年，以全国30个省份（含省、自治区、直辖市，西藏数据缺失严重，故剔除，不包括港、澳、台地区，下同）为研究对象，共计270个样本量。

（二）变量选取

因变量：产业结构升级。产业结构升级是指产业结构从低级形态向高级形态顺次演变的动态过程，它的内涵不仅包括三次产业在国民经济中比重这一数量关系的调整变化，也包括质的提升即劳动生产率从较低产业向较高产业升级演化的过程。由此，为了全面反映产业结构升级的内涵，本文从两个角度度量产业结构升级。一是产业结构整体升级，借鉴蔡海亚和徐盈之的做法，通过构建产业结构层次系数来衡量地区产业结构从第一产业向第二产业再向第三产业演进的状态，即通过对三次产业比重依次赋予更高权重构建产业结构层次系数，以表征产业结构整体升级水平。具体的计算公式如下：，其中，q_i表示第i个产业增加值在GDP中的占比。二是产业结构高级化，借鉴周昌林和魏建良的研究思路，采用各产业劳动生产率与各产业占GDP比重的乘积来反映产业结构升级的质量，以表征产业结构的高级化水平。具体的计算公式为：。其中，i为1、2、3；Ki表示第i个产业增加值在GDP中的占比；L_i表示各产业劳动生产率，即第i个产业增加值占第i个产业就业人数，对L_i进行开方处理是为了避免产业内劳动生产率高低差异，以提高水平变化的敏感度。

自变量：数字金融。本文使用北京大学数字金融研究中心课题组发布的数字普惠金融总指数来衡量地区数字金融发展水平。该指数是基于数字金融的应用构建而成，目前已得到学术界的普遍认可并广泛应用于衡量各地区的数字金融发展水平。此外，本文还将通过采用数字金融发展的三个分维度指标，即覆盖广度、使用深度和数字化程度进一步探讨数字金融发展对产业结构升级的异质性影响。为方便估计结果的汇报，本文在实证过程中将数字金融发展总指数及三个分维度指数除以100。

控制变量：人力资本水平，通过地区接受高等教育人数占6岁以上人口总数的比重进行衡量；政府干预程度，用财政支出总额占GDP的比重来衡量；固定资产投资水平，通过固定资产投资总额占GDP的比重来衡量；经济发展水平，使用地区人均GDP来衡量（取对数值）；城镇化水平，使用城镇常住人口占地区总人口的比重来反映；传统金融发展水平，使用地区金融机构贷款余额与GDP的比值进行衡量。

机制变量：创新能力。地区的专利数据是体现地区创新能力的重要表征。地区专利数据通常包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种。其中，发明专利因技术含量更高，更能反映新知识和创新成果，是衡量地区创新能力最核心的指标。发明专利的数据可进一步分为申请量、受理量和授权量，而相对于申请量和受理量，专利授权量可以更客观地表征地区实际创新能力，故本文采用地区每十万人发明专利授权量来衡量地区创新能力。

门槛变量：地区经济开放度。采用地区进出口总额与GDP的比值进行衡量。

变量的描述性统计如表1所示。

　　　

（三）模型设定

本文构建如下基准回归模型来分析数字金融对产业结构升级的影响：

模型（1）中，i、t分别表示省份与年份；被解释变量Struit表示省份i在第t年的产业结构升级；解释变量Index_it表示地区i在第t年的数字金融发展水平；Control_it表示控制变量；θ_i表示省份固定效应，μ_t表示年份固定效应，ε_it为随机误差项。 

为考察数字金融影响产业结构升级的作用机制，本文构建如下模型：

　　

模型（2）中，Innit表示创新能力，其余变量的定义与模型（1）一致。

最后，本文借鉴Hansen提出的面板门槛模型对数字金融与产业结构升级之间的非线性关系进行研究。在模型（1）的基础上构建如下模型，以单一门槛情形为例： 

模型（3）中，i、t分别表示省份与年份；Stru_it和Index_it分别表示被解释变量和解释变量；Q_it为门槛变量；th为待确定的门槛值；I（·）为示性函数；当δ₁和δ₂两个变量系数不等时说明存在门槛效应；其他参数含义不变。

　

三

实证结果分析

（一）基准回归结果

表2回归结果显示，数字金融对产业结构整体升级、产业结构高级化的影响分别为0.093和0.484，在1%和10%的统计水平上显著，这表明数字金融发展显著加快了产业结构水平由低级向高级的演进，提高了产业结构升级的整体质量。这验证了研究假说H1。

（二）内生性处理与稳健性检验

1.内生性处理

考虑到数字金融发展与产业结构升级之间可能存在内生性问题，参考已有相关文献的做法，基于各省会城市的经纬度数据，构造样本所在省会城市与杭州的球面距离作为数字金融的工具变量。一方面，数字金融指数的底层构建数据来源于总部位于杭州的蚂蚁金服。此外，杭州也是中国互金协会和世界银行共同支持建设的全球数字金融中心所在地，在我国数字金融创新发展中占有重要地位。另一方面，地理距离自身不受经济发展影响，选择地理距离作为数字金融的工具变量符合外生性要求，能够较好地规避宏观层面的地区特征对产业结构升级产生的作用。同时，考虑到地理距离不具有时间变化性，为避免第二阶段估计失败，本文将地理距离与全国层面（除本地区外）的数字金融发展指数的均值进行交互，以产生具有动态变化趋势的工具变量。

从表3第（1）列和第（4）列的回归结果可知，Kleibergen-Paap rk LM统计量为25.33，在1%水平上通过检验，说明本文所选择的工具变量具有可识别性。Cragg-Donald Wald F统计值为 46.56，大于Stock-Yogo弱工具变量检验的临界值16.38，表明不存在弱工具变量的问题。工具变量的回归系数显著为负，说明距离杭州越远，地区的数字金融发展水平越低，符合理论预期。此外，在处理内生问题之后，数字金融发展对产业结构整体升级和产业结构高级化的影响均仍然显著为正，这说明基准回归结果的稳健性。

2.稳健性检验

上述内生性检验的结果在一定程度上证明研究结论具有一定的稳健性。为进一步增强研究结论的可靠性，本文还进行了以下稳健性检验：第一，考虑到直辖市在政治、经济地位上相对于其他省份有着明显的区位优势，为防止产生“明星效应”，本文将北京、天津、重庆和上海等四个直辖市从总样本中剔除，并对模型进行重新估计；第二，为避免极端值对回归结果的影响，本文对各变量在1%水平上进行缩尾处理，再次进行回归。表3第（2）（3）（5）和（6）列稳健性检验结果显示，无论是剔除直辖市样本还是进行变量缩尾处理，数字金融对产业结构整体升级和产业结构高级化均有显著促进作用，这说明了前文实证结果的稳健性。

（三）异质性分析

1.结构异质性

表4汇报了数字金融的覆盖广度、使用深度以及数字化程度对产业结构升级影响的异质性检验结果。从回归结果可知，首先，无论是产业结构整体升级还是产业结构高级化，数字金融的覆盖广度均没有通过显著性检验；其次，数字金融的使用深度对产业结构整体升级与高级化的影响系数分别为0.049和0.416，分别在1%和5%的统计水平上显著；最后，数字金融的数字化程度对产业结构整体升级的影响系数为0.015，在10%的水平上显著，对产业结构高级化的影响系数为0.115，但不显著。上述结果表明，数字金融使用深度对产业结构升级的作用明显高于覆盖广度和使用深度。因此，发挥数字金融驱动产业结构升级的作用，应注重拓展数字金融的使用深度，着力挖掘数字金融服务和产品的多样性，以提高地区产业结构升级所需资金的配置效率。

2.区域异质性

考虑到我国各地区资源禀赋和产业发展程度的差异，本文将总样本划分为东部、中部和西部三组，以西部组作为对照组，在回归中加入了数字金融与东部组和中部组的交互项，由此进行区域异质性分析。根据表5回归结果可知，数字金融对中部地区产业结构整体升级的促进作用更大，而数字金融对东部地区产业结构高级化的促进作用更大。究其原因可能是：数字金融的发展受到金融基础设施和互联网发展水平的影响，对于西部地区而言，金融功能落后、金融基础设施建设不完善限制了数字金融的发展，不利于发挥数字金融对产业结构升级的促进作用；对于中部地区而言，近年来一些省份的数字经济飞速发展，呈现出数字金融的“中部崛起”特征，加速了金融功能的完善，从而有力地促进产业结构的整体升级，但中部地区的金融资源配置效率以及金融创新步伐仍相对落后于东部地区，且东部地区经济基础较好、地理位置优越，因此东部地区数字金融对产业结构高级化的促进作用更突出。

四

数字金融对产业结构升级的作用机制及门槛效应

（一）作用机制分析

根据前文理论分析，地区创新能力可能是数字金融影响产业结构升级的作用渠道。本文在表6第（1）列报告了数字金融对地区创新能力的影响，结果表明数字金融的回归系数为0.142，且在5%的统计水平上通过了显著性检验，这充分说明了数字金融能够显著地提高地区创新能力，由此验证了研究假说H2。

此外，本文进一步从时间异质性的角度考察数字金融对地区创新能力的差异性。2015年12月国务院印发《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》，提出要大力发展普惠金融，促进金融业可持续均衡发展，助推经济发展转型升级。由于本文所使用的样本时间跨度为2011—2019年，包含了这一重要政策发布的时间。考虑到该政策的实施对数字金融发展带来的巨大推进作用，本文将样本分为2011—2015年和2016—2019年两个时间段并设置时间虚拟变量，当时间区间位于2011—2015年时取值为0，时间区间位于2016—2019年时取值为1，通过引入数字金融与时间虚拟变量的交互项开展相应的异质性检验，结果如表6第（2）列所示，交互项系数在1%的统计水平上显著为正，这说明《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》这项政策的支持强化了数字金融对地区创新能力的提升效应。

（二）门槛效应回归分析

1.门槛检验结果及门槛值估计

表7和表8报告了以地区经济开放度为门槛变量的门槛检验和门槛值估计结果。从检验结果可知，数字金融对产业结构整体升级与产业结构高级化都通过了单一门槛检验，门槛值分别为0.0405和0.1755，单门槛效应分别通过了1%和5%的显著性检验。上述结果说明了数字金融与产业结构升级之间存在基于地区经济开放度的单门槛特征。

2.门槛模型估计与分析

结合门槛检验和门槛值估计结果，本文再使用面板门槛模型进行回归分析。对于产业结构整体升级而言，当地区经济开放度低于门槛值0.0405时，数字金融对产业结构整体升级的正向促进作用为0.043，在10%的水平上通过显著性检验；当大于门槛值0.0405时，数字金融对产业结构整体升级的正向促进作用为0.069，在1%的显著性水平上显著。对于产业结构高级化而言，当地区经济开放度低于门槛值0.1755时，数字金融对产业结构高级化的影响系数虽然为正（0.272），但不显著；而当大于门槛值0.1755时，数字金融对产业结构高级化的影响显著为正，且系数随之变大（0.365）。上述结果表明随着地区经济开放度迈过门槛值，数字金融对产业结构整体升级和产业结构高级化的促进效应逐渐越强。可见，地区经济开放度能够成为数字金融促进产业结构高级化的重要动力支撑。综上，本文的研究假说H3得以验证。

五

结论与启示

本文基于我国2011—2019年30个省份数据，考察了数字金融对产业结构升级的影响效应及作用机制。研究发现：第一，数字金融在加快产业结构整体升级的同时还有助于推动产业结构实现高级化发展；第二，数字金融对产业结构整体升级和产业结构高级化存在显著的结构异质性和区域异质性，数字金融使用深度对产业结构整体升级和产业结构高级化的影响大于覆盖广度和数字化程度，中部地区数字金融对产业结构整体升级的影响大于东西部地区，东部地区数字金融对产业结构高级化的促进作用大于中西部地区；第三，地区创新能力是数字金融促进产业结构整体升级和产业结构高级化的重要渠道，《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》的实施强化了数字金融对地区创新能力的提升；第四，随着地区经济开放度水平的提高，数字金融对产业结构整体升级和产业结构高级化的促进作用增强。

本文的政策启示主要有：第一，深化金融供给侧结构性改革，优化金融结构。加快推进新基建进程，突出数字技术在金融领域改革创新的推进作用，注重拓展数字金融的使用深度，着力完善多层次、普惠包容、广覆盖、数字化、智能化的金融产品和服务体系。第二，切实提高数字金融服务地区实体经济能力。持续探索以产促融、以融助产和产融双驱等产融结合模式，加大金融资本对地区原始性科技创新行业和企业的支持力度，促进地区新兴技术、新兴产业不断涌现，从而推动地区产业结构高级化。第三，持续提高地区经济开放度，推动产业结构升级。要厘清制度环境的调节方式及影响程度并具体提出金融制度守正创新的具体举措，实现更高水平的金融开放和更加融合、高效的产业创新。在经济发展步入新常态和疫情危机叠加背景下，应鼓励和引导更多本土企业“走出去”，积极融入全球和地区生产网络；同时畅通并积极拓宽外资流入渠道，充分借助外资的力量实现资本配置效率的提升，构建双循环新发展格局下的产业链、价值链、供应链与创新链。

〔责任编辑：徐淑云〕

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